MyDockerImagePublic

用于部署 Docker 镜像到 GitHub Container Registry (GHCR)。

📦 我的镜像库

使用方法

1. 创建 GHCR Token

1. 点击 GitHub 头像 → Settings
2. 选择左下角的 Developer settings
3. 选择 Personal access tokens → Tokens (classic)
4. 点击 Generate new token → 选择 classic
5. 输入描述，选择 repo 权限，时间最长选择一年
6. 点击 Generate token，复制生成的 token（需要拥有读写权限）

2. 配置仓库密钥

1. 在 GitHub 仓库的 Settings 中，选择 Secrets and variables → Actions
2. 点击 New repository secret
3. Name: GHCR_PAT
4. Value: 刚刚复制的 token
5. 点击 Add secret

3. 部署镜像

1. 在仓库中为不同项目创建不同的文件夹
2. 放入 Dockerfile
3. 输入 commit message（此时 commit message 即为部署后的 tag）
4. 点击 commit and push，等待部署完成

生物信息镜像

镜像名称	功能描述	包含工具/特性	应用场景
Mapping	序列比对和质控工具集	fastp、bwa、samtools、sambamba、bamdst	测序数据预处理和比对
Optitype	HLA 分型检测软件	HLA 分型算法	人类白细胞抗原分型分析
CNVkit	拷贝数变异检测工具	CNVkit + 参数调整脚本	高分辨率 CNV 检测
AutoMap	ROH 检测软件	同源性区段分析	全外显子测序数据分析
AutoCNV	CNV 分析工具	AutoCNV 封装版本	拷贝数变异分析（部分数据库缺失）
Whatshap	单倍型计算软件	WhatsHap、tabix、bgzip	单倍型相位分析
Manta	结构变异检测工具	Illumina SV 检测算法	大片段结构变异识别
Exomiser	有害性预测工具	ACMG 标准评估	变异致病性评估
MSIsensor-pro	微卫星不稳定性分析	MSI 检测算法	NGS 数据 MSI 状态评估

CNVkit 参数调整说明

CNVkit 改版增加了参数调整脚本，用于优化 CNV 检测精度。

⚠️ 注意：官方不建议调整该参数，但当进行高分辨率的 CNV 检测时，较低/较高的 GC 比例设定可能会导致一些真实 CNV 区域被过滤掉，请谨慎进行调整。

调整 GC 比例参数示例：

python /opt/conda/bin/cnvkit_params_modify.py --force_rewrite True --GC_MIN_FRACTION 0.25

调整自动检测性别参数： 将默认按 antitarget 检测修改为默认按 target 检测

python /opt/conda/bin/cnvkit_params_modify.py --reference_auto_model True

Singularity 使用示例： 使用 exec 运行时，需加入 --writable-tmpfs 参数

singularity exec --writable-tmpfs cnvkit_v0.9.11.p4.sif bash -c \
  "python /opt/conda/bin/cnvkit_params_modify.py --reference_auto_model True && \
   cnvkit.py reference coverage/*.{,anti}targetcoverage.cnn \
   --fasta human_g1k_v37_decoy.fasta -o reference.cnn"